Aloudata (浙江大应科技)是一家敏捷智能湖仓平台服务商。公司创始人曾任蚂蚁数据平台部总经理（P10），是蚂蚁数据技术主要开拓者和奠基人；创始团队均为原蚂蚁集团数据平台核心成员。Aloudata是数据湖仓架构的先行者，自主研发的AI增强湖仓引擎可实现数据分析性能自适应优化以及数据治理“自动驾驶”，帮助企业实现10倍以上的数据化运营效率提升。目前，Aloudata已顺利完成两轮融资。 Aloudata智能湖仓平台（以下简称 Aloudata平台）致力于通过数据虚拟化技术、自适应加速技术帮助企业快速构建智能湖仓,完成多种数据源数据的快速分析,从而大幅缩短数据从产生到投产于不同应用场景的时间。 基于数据湖架构，Aloudata平台具有以下显著优势： 自适应的数据加速 Aloudata平台内置的AIR引擎会根据用户的查询记录，自动总结和归纳用户的查询模式，智能构建关系投影，进而加速平台上发起的查询。发生查询时，Aloudata会筛选合适的关系投影进行数据加速。 Aloudata平台内置的AIR引擎支持三种查询模式的加速：明细模式、聚合模式和关联模式。三种查询模式分别对应AIR中的三种关系投影：明细投影、聚合投影和星形投影，发起该数据集相关的查询时，系统会根据查询内容路由到投影数据中，从而实现“一份数据内容，多个应用场景加速”。 多种数据源联邦查询 Aloudata平台内置的AIR引擎支持多种异构数据源连入，可通过统一的语义层，让用户在一个编辑器中联合查询多种数据源的数据内容。 在进行跨源计算时，AIR引擎会使用统一的数据访问格式来进行快速的数据读取，并将查询内容智能下推至不同的数据源中进行计算。 数据集虚拟化 使用者可以基于引入的数据源进行数据的二次加工，例如：脏字段的清理、增加计算字段、维度的关联等等。加工后的数据内容是只保留查询逻辑的虚拟数据集。虚拟化数据集有以下显著优势： -提高数据时效性。当数据集的上游发生逻辑变更后，下游的数据会立刻感知到变更，第一时间返回准确的数据内容。 -几乎无运维成本。数据构建过程中没有数据复制和拷贝，每次查询结果都是数据源中的最新数据内容。 -快速的查询体验。在虚拟化数据集执行时，会根据数据集的生成逻辑从全部关系投影中匹配正确的投影数据，从而达到数据加速的效果。